Używamy techniczne pliki cookie i zanonimizowany dziennik wizyt Zorky. Yandex Metrica (dane są przechowywane na serwerach w Rosji) działa tylko za Twoją zgodą. Nigdy nie sprzedajemy danych. Więcej o cookies i statystykach.
Zorky działa w trybie testowym — wszystko jest bezpłatne. Oferty i strony firm są dostępne dla wszystkich; linki do ogłoszeń i osobiste zestawienie ofert — po rejestracji. Zarejestruj się →
← Wszystkie oferty

Fraud/ML Engineer

Middleremote~$16.7K /moRemote: United States; UTC-10 to UTC-5, US1 tydz. temu
Stack
denoflutteropencvpgvectorpineconepostgresqlpythonpytorchs3sqlsupabaseswiftui
Szczegóły
Doświadczenie
od 3 lat
Pokaż firmę i link
Bezpłatnie, po zalogowaniu.
Aplikuj
Prześlij CV — pracodawcy i rekruterzy z różnych krajów, którzy szukają takiego profilu, będą mogli napisać do Ciebie bezpośrednio.
Wyślij CV →
Opis
ABOUT KLED
  • Kled is building the largest opt-in human data network in the world.
  • We are not a labeling firm. We are not a task marketplace.
  • We are a consumer application where people upload their real photos, videos, and documents and get paid continuously.
  • We then filter, standardize, and license that data to frontier AI labs and enterprises that need fresh, rights-aware training data.
Since launching our mobile app in 2026, we have:

Reached #1 on the App Store (Finance) with 0 paid marketing

  • Scaled to 600,000+ active data contributors
  • Processed 5M uploads per day

Raised $15M+ from investors behind SpaceX, Airbnb, Coinbase, xAI, OpenAI, Anthropic, Spotify, Lyft, Uber, and more Our mission is to let anyone download the app and earn a real living wage from uploading their data.

ABOUT THE ROLE
  • ML Engineer - Fraud Detection & Data Quality
  • Every day, millions of files hit our system.
  • Your job is to make sure only authentic, high-signal, human data gets through.
You’ll build:
  • AI-generated image & video detection

Reverse image search & internet plagiarism rejection

  • Duplicate fingerprinting (vector + perceptual hashing)
  • Copyright risk detection
  • EXIF / metadata tampering detection

Fraud network & device clustering systems

  • Human-in-the-loop verification pipelines

This is adversarial ML at scale, not academic benchmarks.

Example:

A user is tasked with uploading a video of themselves taking out the trash. The user uploads a video of their dog. The uplo

Firma — po zalogowaniu. Zaloguj się
Źródło: HimalayasZobacz na Himalayas →
Kontakty pracodawcy (e-mail/telefon/Telegram) są ukryte w publicznym podglądzie. Wyślij CV — a pracodawcy będą mogli napisać do Ciebie sami.
Pilne pytanie? Napisz @termdocs